應用型高校量化投資課程教學實踐探索

董耀武

（貴州商學院 貴州貴陽 550000）

一、前言

近年來，量化投資在國際市場的發展愈發深入與廣泛，量化投資理念也越來越被國內的投資者所重視，眾多投資機構與教育機構也逐漸開始認識到量化投資人才培養的重要性。而隨著信息技術的高速發展，特別是大數據的普遍應用，原有的金融投資類課程培養模式已難以適應現代社會人才培養的需求，經濟、金融、會計、統計等專業人才的培養不再是一個單一的個體化過程，更多依賴于多學科的交叉應用。量化投資課程體系的構建需要數理、金融、計算機幾者之間的緊密融合，進而才能提高學生對相關理論的深度理解和實際操作能力。[1]

二、量化投資人才培養方面的主要問題

當前多數應用型經濟類院校還沒有開設量化投資課程，量化投資課程體系建設也顯然存在一些困難。

（一）硬件條件不完善

量化投資教學方面，除了常通的課堂教學外，設施完善的量化投資實驗室必不可少，需要專業的量化交易教學平臺和硬件設備。而當前相當數量高校不具備進行量化投資實踐教學環境，教學資源的不完善致使學生們不能實操模擬量化投資實踐，操作經驗缺失。

（二）基礎教學占比偏低

如《證券投資學》作為量化投資的前期基礎課程，在教學安排上，一般分理論課學習、課內實踐，課內實踐占總學時的比例往往很低，即使有獨立實踐，但一般也僅為一周所左右，而該課的理論與實踐知識結合的較為緊密，偏少的學時往往無法實現對學生實踐技能的培養目的，難以實現教學目標。

（三）教師素質參差不齊

量化投資教學不僅要求教師具有豐富的理論知識，對教師理論與應用能力的結合有更高的要求，教師的綜合能力素質會影響教學目標的實現。從現有任課教師來看，最主要問題在于實踐經驗的欠缺，現有教師以前大多缺乏投資實踐經驗，而在量化投資教學方面顯然實踐基礎及經驗不足；其次是數理知識薄弱。量化投資不僅要求具備基本的金融投資知識，同時需要掌握較為系統的數理、統計、計算機編程等知識。并且由于金融市場波動大、競爭激勵，需要投入大師的時間進行量化分析，而高校教師又得花大量時間用于基礎教學及科研方面，在量化投資實踐方面能投入的時間有限。

（四）學生素質有待提高

目前，金融類專業的學生數理知識基礎普遍偏弱，在量化投資學習上還有困難，特別是需要把金融投資理論用于數學與計算機編程結合的時候，不容易著手。并且當前多數學校對實踐教學的管理方面，對學生的技能查驗以實驗報告為主，很多學生并沒有花時間去研究對金融市場交易深層次的東西，往往缺少理論與實踐的深度融合，毫無疑問，這會給學生們理解及掌握量化投資技能帶來一定難度。

（五）實盤交易有待實現

學生實踐量化投資主要是通過仿真模擬的方式來實現，而不需要動用真實的資金，這樣的話就可以把各種想法用于模擬量化投資交易，基本不存在心理障礙，但若采用真實資金交易，則投資者可能會更加注重資金的安全性。因此，但要真正考查學生量化交易技能情況還需要采用實盤資金操作。但是，對于在校學生來說，采用真實資金交易存在著困難，從學校角度看，實盤資金來源受限，學生個人也往往缺少這方面的資金，從而限制了學生對實踐技能的提高與風險水平的管控。

（六）校企合作力度需要加強

當前，很多高校與企業開展的合作往往限于派出學生到企業進行簡單的技能鍛煉，學生與行業專家面對面的機會還比較少，學生們接觸技術核心環節如投融資決策等的機會偏少，顯然，這并不利于學生對實踐技能的深度理解與把握。

三、構建量化投資課程體系的主要思路

（一）完善專業課程體系

通識課程及金融類專業基礎課程教育方面，在宏微觀經濟學、金融學、會計學的基礎上，增加計算機編程內容的教學，如計量經濟學、python應用、金融計量學等，為高年級的量化投資理論及實驗做好準備。同時，合理安排專業主干課程及專業選修課程。主干課程主要涉及量化投資交易理論、投融資決策、風險投資、風險管理等，并加強理財能力的培養，讓學生們具備基本的投融資能力、項目評估與管理能力、金融風險控制與管理能力及理財規劃能力。再者，根據課程建設發展及學生興趣方向，設置專業選修課程，涉及銀行、保險、期貨、外匯、信托、私募、互聯網金融及財務報表等，并根據社會熱點及專業發展動態設置金融投資前沿課程，拓展學生的專業知識面。[2]

（二）加強實踐技能的培養

加強量化投資課程的科學設計，合理安排量實驗教學體系。注重優秀案例的運用與模擬操作，通過實踐技能的培養提高學生對理論知識的實際運用與理解。量化投資的課程設計，要統籌安排好教學知識點，注意對理論知識與實踐內容的恰當結合，合理設置實驗過程，不僅要具有可操作性，更要體現由易到難的特點，體現教學目標與重點。根據教學進度，合理設計教學模塊與教學任務，并且要根據金融市場的發展和學生的特點及時更新教學內容，不定期調整與規劃實驗項目。量化投資實驗大綱與教案的編寫，要體現經典案例，強化學生對實驗過程的理解與掌握，通過對成熟的投資案例學習，盡量讓投資過程直觀易懂，方便學生入手，也便于學生加深對投資方法與策略的理解和運用，通過實驗模擬讓學生們能把課堂所學知識盡快應用到實踐中，順利實現教學目標。

（三）強化教學過程管理

比如，在理論教學中，案例教學應占有一定比例，結合優秀案例，強化案例式教學，要能體現經典案例及投資策略的實踐教學，加強案例分析與過程思考，根據學生的知識基礎進行針對性教學，實現量化投資程序化、簡單化，達到實踐技能培養的教學目的。同時，可以采用合作授予課等形式，讓行業專家進課堂，實行校內外雙向師資教學與管理，加強行業企業與高校之間的優勢互補。例如可由高校和金融機構共同完成金融實驗室的建設，在軟硬件建設與教學環節設計過程中，可以發揮各自的優勢，確保實踐教學的有效開展。客觀上，在教學過程中缺少實盤交易資金，可以考慮建立公司，由師生共同投資入股，按照投資公司的形式成立決策管理部門、投資風控部門、財務部門等，依照成熟的投資公司進行規范管理，讓有興趣的學生加入投資公司，從而加強培養其實踐技能，也為將來就業創造機會。

四、主要措施

（一）加強量化投資基礎的培養

量化投資屬于自動性、策略性投資，本質上在于把投資者的思維用機器去自動實現，因而和傳統的投資相比投資模式與投資方法也必然不同，在國內已逐漸成為各大投資機構的主流趨勢。根據量化投資對計算機編程及數理知識等的要求，在基礎課程的培養方面，要對量化投資課程體系進行科學設計，對學生的知識結構與專業能力的培養合理規劃，把量化投資思維融入專業基礎知識的培養上，例如在《證券投資學》《金融衍生工具》及《金融計量學》等課程的教學過程中，強調學生量化思想的培養，在實證分析方面，加強量化思想與數理模型的有效結合。在專業建設及課程設置方面，重設課程資源建設，科學設置實踐環節，加強積極應用仿真模擬，強化學生的實踐分析與解決問題能力，為將來的就業做鋪墊。

（二）加強數理分析與計算機應用等基礎課程的設置

本質上來說，量化投資是研究復雜條件下實現科學投資策略的配置，在分析與設計資產配置、風險控制、資本管理及產品定價等問題時，對數理統計、計量分析、計算機編程等方面的知識運用的較多，需要對上述知識有一個較深的熟悉程度以及綜合運用的理解，這個過程要利用數理統計、概率分析等基礎數理知識以及python語言編程等的共同實現。顯然，量化投資不僅對學生的數學基礎要求較高，要具備深入的數量知識的理解及思考能力，同時要能熟練地運用計算機知識解決大量的數據提取及數學建模，并能進行有效的風險控制。具體來看，在通識課程設置上，增加量化交易相關的基礎課程，如計算機編程基礎、python應用等；在專業基礎課的設置上，加強數據統計方面的培養，除統計學外，增加計量經濟學、金融計量統計、金融數學建模等交叉基礎課程的設置。

（三）強化量化投資的實踐操作及策略模擬的實現

量化投資與傳統投資的優勢在于用機器代替人腦，把投資者的策略用以一定的計算機程序語言進行自動實現，量化投資過程在選擇具體投資品種、投資時機、跨市場跨時期套利、合理化資本配置及風控管理等方面無疑具有相當的優勢。[3]

（四）加強行為金融與大數據技術的課程設置和培養

行為金融不僅在傳統金融投資方面占據重要地位，在量化投資策略的設計與執行方面，同樣是重要一環。在量化投資策略的執行方面，不僅需要大量的歷史交易數據，還需要對政策、行業等的變化及可能的對手交易及市場等方面考慮，因而需要金融大數據技術的應用。同時，從行為金融學的角度考慮投資者情緒也是量化投資的關注點，當前的量化投資策略也開始重視把行為金融或投資者情緒綜合考量。因此，在量化投資課程體系的構建上，應適度增加行為金融理論與大數據技術相融合部分的內容。